回归预测 | 基于SCN随机配置网络多输入单输出回归预测附MATLAB实现 论文程序 新手专用

 ✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，

代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

🔥 内容介绍

随着人工智能技术的不断发展，机器学习已经成为了一个非常重要的领域。在机器学习中，回归分析是一种重要的技术，它可以用来预测一个或多个变量与其他变量之间的关系。SCN回归预测是一种基于SCN随机配置网络的多输入单输出回归预测技术，它可以用来预测各种类型的数据，如股票价格、房价等。

SCN回归预测是一种基于神经网络的技术，它使用SCN随机配置网络来进行预测。SCN随机配置网络是一种基于概率的神经网络，它使用随机权重来连接神经元。这种网络结构可以有效地避免过拟合问题，同时也可以提高预测的准确性。

SCN回归预测可以用来预测各种类型的数据，如股票价格、房价等。它可以处理多个输入变量和一个输出变量的情况。在预测之前，需要对数据进行预处理和特征提取，以便将其转换为适合于SCN随机配置网络的格式。然后，使用SCN随机配置网络来进行预测，得到一个单一的输出变量。

SCN回归预测的优点是可以处理多个输入变量和一个输出变量的情况，同时也可以避免过拟合问题。它的预测精度也比传统的回归分析方法更高。此外，SCN回归预测还可以用于各种类型的数据，如股票价格、房价等。

在使用SCN回归预测进行预测时，需要注意一些问题。首先，需要对数据进行预处理和特征提取，以便将其转换为适合于SCN随机配置网络的格式。其次，需要选择合适的网络结构和参数，以便获得最佳的预测结果。最后，需要对预测结果进行评估和验证，以确保其准确性和可靠性。

总之，SCN回归预测是一种基于SCN随机配置网络的多输入单输出回归预测技术，它可以用来预测各种类型的数据，如股票价格、房价等。它具有处理多个输入变量和一个输出变量的能力，可以避免过拟合问题，并且预测精度比传统的回归分析方法更高。在使用SCN回归预测进行预测时，需要注意一些问题，如数据预处理和特征提取、网络结构和参数选择、预测结果评估和验证等。

📣 部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行​%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');​%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);​P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);​P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);​%%  数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test  = ind2vec(T_test );

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

本程序参考以下中文EI期刊，程序注释清晰，干货满满。

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

🎁  关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

👇  私信完整代码、论文复现、期刊合作、论文辅导及科研仿真定制

1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合